Identification du locuteur : ouvrir la boîte noire
Résumé
L’explicabilité des systèmes relevant du deep learning est devenue un enjeu central ces dernières années, dans le droit européen comme le domaine criminalistique. L’approche BA-LR introduit en identification du locuteur un nouveau paradigme de modélisation : elle fait émerger automatiquement les attributs partagés par un groupe de locuteurs et qui sous-entendent la discrimination de ceux-ci. Le score produit est décomposable au niveau des attributs, ce qui augmente significativement l’explicabilité de la méthode. Cette étude propose de compléter la caractérisation des attributs obtenus par le BA-LR, à l’aide de paramètres de qualité de voix. L’analyse suggère que plusieurs attributs utilisent les types de phonation pour regrouper les locuteurs, ceux-ci encodant des informations humainement perceptibles. Cet article pose ainsi des bases pour l’analyse acoustique des attributs, qui permettra à terme d’utiliser le BA-LR dans le cadre du profilage vocal.
| Origine | Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte |
|---|---|
| Licence |
![]()
Fait partie de hal-04623053 Texte Mathieu Balaguer, Nihed Bendahman, Lydia-Mai Ho-Dac, Julie Mauclair, José G. Moreno, et al.. Actes de JEP-TALN-RECITAL 2024. Actes des 35èmes Journées d'Études sur la Parole. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), ATALA & AFPC, 2024. ⟨hal-04623053⟩